論文の概要: Embracing New Techniques in Deep Learning for Estimating Image Memorability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10598v1
• Date: Fri, 21 May 2021 23:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:33:02.506072
• Title: Embracing New Techniques in Deep Learning for Estimating Image Memorability
• Title（参考訳）: 画像記憶力推定のための深層学習における新しい手法の導入
• Authors: Coen D. Needell and Wilma A. Bainbridge
• Abstract要約: 画像の記憶可能性を予測するための5つの代替ディープラーニングモデルを提案し,評価する。 以上の結果から,キーとなる記憶能力ネットワークは,その一般化性を過大評価し,トレーニングセットに過度に適合していたことが示唆された。 我々は、新しい最先端モデルを簡単に研究コミュニティに提供し、メモリ研究者がより広い範囲の画像で記憶可能性について予測できるようにしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Various work has suggested that the memorability of an image is consistent across people, and thus can be treated as an intrinsic property of an image. Using computer vision models, we can make specific predictions about what people will remember or forget. While older work has used now-outdated deep learning architectures to predict image memorability, innovations in the field have given us new techniques to apply to this problem. Here, we propose and evaluate five alternative deep learning models which exploit developments in the field from the last five years, largely the introduction of residual neural networks, which are intended to allow the model to use semantic information in the memorability estimation process. These new models were tested against the prior state of the art with a combined dataset built to optimize both within-category and across-category predictions. Our findings suggest that the key prior memorability network had overstated its generalizability and was overfit on its training set. Our new models outperform this prior model, leading us to conclude that Residual Networks outperform simpler convolutional neural networks in memorability regression. We make our new state-of-the-art model readily available to the research community, allowing memory researchers to make predictions about memorability on a wider range of images.
• Abstract（参考訳）: 様々な研究により、画像の記憶力は人間間で一貫性があり、画像の固有の性質として扱われることが示唆されている。 コンピュータビジョンモデルを使用することで、人々が何を覚えるか、忘れるかを予測できます。 古い研究では、現在時代遅れのディープラーニングアーキテクチャを使用して画像記憶可能性を予測するが、この分野のイノベーションは、この問題に適用するための新しい技術を与えてくれた。 本稿では,過去5年間の分野の発展を生かした5つの新たなディープラーニングモデルを提案し,評価する。 これらの新しいモデルは、カテゴリ内とカテゴリ間の両方の予測を最適化する組み合わせデータセットを使用して、以前の技術に対してテストされた。 以上の結果から,キーとなる記憶能力ネットワークは,その一般化性を過大評価し,トレーニングセットに過度に適合していたことが示唆された。 我々の新しいモデルは、この前のモデルより優れており、記憶可能性の回帰において、Residual Networksはより単純な畳み込みニューラルネットワークよりも優れていると結論づける。 我々は、新しい最先端モデルを簡単に研究コミュニティに提供し、メモリ研究者がより広い範囲の画像で記憶可能性について予測できるようにする。

関連論文リスト

• Restyling Unsupervised Concept Based Interpretable Networks with Generative Models [14.604305230535026]
  本稿では,事前学習された生成モデルの潜在空間に概念特徴をマッピングすることに依存する新しい手法を提案する。 本手法の有効性を,解釈可能な予測ネットワークの精度,再現性,学習概念の忠実性,一貫性の観点から定量的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T14:39:41Z)
• Reinforcing Pre-trained Models Using Counterfactual Images [54.26310919385808]
  本稿では,言語誘導型生成対実画像を用いた分類モデル強化のための新しいフレームワークを提案する。 逆ファクト画像データセットを用いてモデルをテストすることにより、モデルの弱点を同定する。 我々は、分類モデルを微調整し強化するために、デファクトイメージを拡張データセットとして採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T08:07:14Z)
• Towards Scalable and Versatile Weight Space Learning [51.78426981947659]
  本稿では,重み空間学習におけるSANEアプローチを紹介する。 ニューラルネットワーク重みのサブセットの逐次処理に向けて,超表現の概念を拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:12:07Z)
• Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective [67.25782152459851]
  より優れた重量空間を実現するために、新しいデータモデル共設計視点を導入する。 具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T13:50:24Z)
• TexPose: Neural Texture Learning for Self-Supervised 6D Object Pose Estimation [55.94900327396771]
  合成データから6次元オブジェクトポーズ推定のためのニューラルネットワークによるテクスチャ学習を提案する。 実画像からオブジェクトの現実的なテクスチャを予測することを学ぶ。 画素完全合成データからポーズ推定を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-25T13:36:32Z)
• Towards Learning a Vocabulary of Visual Concepts and Operators using Deep Neural Networks [0.0]
  我々は、MNIST画像を用いて訓練されたモデルの学習された特徴マップを分析し、より説明可能な予測を行う。 MNIST画像を用いて学習した変分オートエンコーダから視覚概念を生成する。 再建損失(平均2乗誤差)を初期値120から60に減らすことができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T16:34:57Z)
• Understanding invariance via feedforward inversion of discriminatively trained classifiers [30.23199531528357]
  過去の研究では、出力ログに余計な視覚的詳細が残っていることが判明した。 極めて高い忠実度を再現するフィードフォワードインバージョンモデルを開発する。 私たちのアプローチはBigGANをベースにしており、1ホットクラスのラベルの代わりにロジットのコンディショニングを行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T17:56:06Z)
• NAS-DIP: Learning Deep Image Prior with Neural Architecture Search [65.79109790446257]
  近年の研究では、深部畳み込みニューラルネットワークの構造が、以前に構造化された画像として利用できることが示されている。 我々は,より強い画像の先行を捉えるニューラルネットワークの探索を提案する。 既存のニューラルネットワーク探索アルゴリズムを利用して,改良されたネットワークを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T17:59:36Z)
• Adversarially-Trained Deep Nets Transfer Better: Illustration on Image Classification [53.735029033681435]
  トランスファーラーニングは、訓練済みのディープニューラルネットワークを画像認識タスクに新しいドメインに適用するための強力な方法論である。 本研究では,非逆学習モデルよりも逆学習モデルの方が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-11T22:48:42Z)
• Multi-task pre-training of deep neural networks for digital pathology [8.74883469030132]
  私たちはまず、多くのデジタル病理データセットを22の分類タスクと約900kの画像のプールに組み立て、変換しました。 特徴抽出器として使用されるモデルは、ImageNet事前訓練されたモデルよりも大幅に改善されるか、同等のパフォーマンスを提供するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T08:50:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。